Agentic GAT-RL-Based Network Autonomous Operation for Structural Bottleneck Mitigation and Continual Adaptation of Collaborative AI Workflows in Non-Stationary MEC Environments
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114317
과학기술정보통신부
한국연구재단
계명대학교산학협력단
김요한
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
4,456만원
4,456만원
기초연구
대학
대구광역시 달서구
정보/통신 > 유선 통신·네트워크 > 서비스/제어
본 연구의 최종목표는 비정상 MEC 환경에서 협력 AI 워크플로우의 구조적 병목을 완화하고, 환경 변화에 지속적으로 적응하는 Agentic GAT-RL 기반 네트워크 자율운영 원천기술을 개발하는 것임.이를 위해 협력 AI 작업을 Dynamic DAG로 모델링하고, GAT 기반 구조 인지형 강화학습을 통해 task-level MEC 오프로딩 정책을 개발함. ...
... action 감소, mode switching cost 등을 reward로 환산함. 이를 통해 정상 상황에서는 기존 GAT-RL 정책을 유지하고, 비정상 상황에서는 안정적 운영 mode로 전환함.[3세부] 사전 모의검증기 및 안전 가드레일 기반 MEC 실행 제어 기술 개발- Supervisor가 선택한 운영 mode를 실제 MEC 환경에 바로 적용하면 과부하 서버 선택, 장애 노드 선택, ...
... 위반으로 인한 서비스 중단 위험을 낮추고, AI 인프라 운영 비용 절감에 기여함.- 사회·인력양성 측면: AI, RL, MEC, SDN, Agentic AI를 통합적으로 이해하는 네트워크 자율운영 전문 인력을 양성함. 또한 지역 대학 중심의 AI+MEC+SDN 융합 연구역량을 강화하고, 지역 제조기업의 디지털 전환과 지능형 네트워크 인프라 고도화에 기여함.